数据库多了一些表，不是自己创建的，是不是系统创建的呢求解释

数据仓库之各种表

数据仓库之各种表 在数仓项目中最大的感觉就是各种表各种分类，有丢丢搞坨坨不清，本文目的就是梳理一下数据仓库的各种“表”。 在此之前需要弄清楚OLTP和OLAP的恩恩怨怨,以及为什么要从OLTP到OLAP呢？ OLTP（On-Line Transaction Processing），操作型处理，也叫联机事务处理，也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。 OLAP（On-Line Analytical Processing），分析型处理，叫联机分析处理，

MySQL创建数据库（CREATE DATABASE语句）

数据库可以看作是一个专门存储数据对象的容器，这里的数据对象包括表、视图、触发器、存储过程等，其中表是最基本的数据对象。在 MySQL 数据库中创建数据对象之前，先要创建好数据库。 在 MySQL 中，可以使用CREATE DATABASE语句创建数据库，语法格式如下： CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] <数据库名> [[DEFAULT] CH...

数据仓库之【商品订单数据数仓】08：拉链表：什么是拉链表、创建拉链表

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元数据管理系统

这里我们要先搞懂什么是元数据？元数据和数据的区别是什么？元数据有什么作用举几个例子：元数据用来描述数据的数据，通过描述数据的产生、存储、使用情况、业务含义等信息，以及数据管理人员相关信息。让人们能够清楚拥有什么数据、代表什么、源自何处、如何在系统中移动，以及哪些人可以使用源数据，如何使用元数据可分为技术元数据和业务元数据技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，主要包括：为管理层和业务分析人员服务，从业务角度描述数据，包括商务术语、数据仓库中有什么数据、数据的位置和

新型电力系统下PI-LSTM物理信息长短期记忆神经网络的电力变压器状态评估方法（Matlab代码实现）

内容概要：本文提出了一种基于物理信息长短期记忆神经网络（PI-LSTM）的电力变压器状态评估方法，旨在适应新型电力系统对设备状态精准评估的需求。该方法将物理规律作为先验知识融入LSTM网络，通过构建包含变压器热力学、电气特性等物理约束的损失函数，提升模型在数据稀疏或噪声干扰下的泛化能力与解释性。利用Matlab实现了PI-LSTM模型的搭建、训练与验证，通过实际案例对比传统LSTM与PI-LSTM在状态参数预测精度、趋势拟合度及异常检测敏感性方面的表现，证明了所提方法的有效性和优越性，为变压器等关键电力设备的智能运维提供了新的技术路径。; 适合人群：从事电力系统、智能电网、设备状态监测与故障诊断研究的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于新型电力系统中电力变压器的健康状态评估与预测性维护；②为掌握物理信息神经网络（PINN）在电力系统中的融合应用提供Matlab实践范例； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解PI-LSTM的网络结构设计、物理约束项的数学表达与代码实现细节，并尝试在不同工况数据集上复现和测试，以充分掌握其在提高模型物理一致性与预测可靠性方面的核心优势。